AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung KI für Medizin
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von
Spezialisierung KI für Medizindeeplearning.aiÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 3 in
Stufe „Mittel“
You’re comfortable with Python programming, statistics, and probability. The Deep Learning Specialization is recommended but not required.
Ca. 31 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
Walk through examples of prognostic tasks
Apply tree-based models to estimate patient survival rates
Navigate practical challenges in medicine like missing data
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Deep Learning
- Machine Learning
- time-to-event modeling
- Random Forest
- model tuning
Flexible Fristen
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Kurs 2 von 3 in
Stufe „Mittel“
You’re comfortable with Python programming, statistics, and probability. The Deep Learning Specialization is recommended but not required.
Ca. 31 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
von
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
9 Stunden zum Abschließen
Linear prognostic models
Build a linear prognostic model using logistic regression, then evaluate the model by calculating the concordance index. Finally, improve the model by adding feature interactions.
9 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 28 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
7 Stunden zum Abschließen
Prognosis with Tree-based models
Tune decision tree and random forest models to predict the risk of a disease. Evaluate the model performance using the c-index. Identify missing data and how it may alter the data distribution, then use imputation to fill in missing data, in order to improve model performance.
7 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 41 min)
6 Stunden zum Abschließen
Survival Models and Time
This week, you will work with data where the time that a disease occurs is a variable. Instead of predicting just the 10-year risk of a disease, you will build more flexible models that can predict the 5 year, 7 year, or 10 year risk.
6 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 38 min)
8 Stunden zum Abschließen
Build a risk model using linear and tree-based models
This week, you will fit a linear model, and a tree-based risk model on survival data, to customize a risk score for each patient, based on their health profile. The risk score represents the patient’s relative risk of getting a particular disease. You will then evaluate each model’s performance by implementing and using a concordance index that incorporates time to event and censored data.
8 Stunden zum Abschließen
24 Videos (Gesamt 69 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
Bewertungen
- 5 stars77,88 %
- 4 stars16,54 %
- 3 stars3,28 %
- 2 stars1,56 %
- 1 star0,71 %
Top-Bewertungen von AI FOR MEDICAL PROGNOSIS
von MS3. Aug. 2020
the coding assignments were not that hard sadly, but the knowledge about techniques and methods and formulas to interpret the prognosis is very helpful
von NH6. Mai 2020
This was a FANTASTIC course. I am very impressed with the quality of the lectures and the instructor. Thank you for teaching me how to deal with data and censorship :)
von YS25. Apr. 2020
This was a wonderful course, I am now able to see how this course relates to the actual medical field, where we go from diagnosis to treatment and finally prognosis.
von NB24. Mai 2020
This course has good application strategies. It's very easy to follow and designed really well to make it easy to understand different concepts in prognosis
Über den Spezialisierung KI für Medizin
AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This three-course Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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